app.py

import gradio as gr
from huggingface_hub import InferenceClient
import PyPDF2
from PIL import Image
import cv2
import numpy as np
from pydub import AudioSegment
from langdetect import detect
from rembg import remove
import torch
import torchvision
from torchvision.models.detection import fasterrcnn_resnet50_fpn
from torchvision.transforms import functional as F
import tempfile
import time
import requests
import zipfile
import os
import torchaudio
from transformers import pipeline
from googletrans import Translator

# Инициализация клиента для модели HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta
client = InferenceClient("HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta")

# Загрузка предобученной модели для обнаружения объектов
model = fasterrcnn_resnet50_fpn(weights="DEFAULT")
model.eval()

# Функции для обработки данных (остаются без изменений)
def process_pdf(file):
    pdf_reader = PyPDF2.PdfReader(file)
    text = ""
    for page in pdf_reader.pages:
        text += page.extract_text()
    return text

def process_image(file):
    image = Image.open(file)
    return f"Изображение: {image.size[0]}x{image.size[1]} пикселей, формат: {image.format}"

def process_video(file):
    cap = cv2.VideoCapture(file.name)
    frame_count = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))
    duration = frame_count / cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
    cap.release()
    return f"Видео: длительность {duration:.2f} секунд, {frame_count} кадров"

def process_audio(file):
    audio = AudioSegment.from_file(file)
    return f"Аудио: длительность {len(audio) / 1000:.2f} секунд, частота {audio.frame_rate} Гц"

def process_txt(file):
    with open(file.name, "r", encoding="utf-8") as f:
        text = f.read()
    return text

# Функция для удаления фона с возможностью выбора фона или цвета
def remove_background(image, background=None, background_color=None):
    if image is None:
        return "**Ошибка:** Чем я буду удалять, если ты не загрузил изображение?"
    
    # Удаляем фон с изображения
    output = remove(image)
    
    # Если выбран цвет фона
    if background_color:
        background_image = Image.new("RGB", output.size, background_color)
        background_image.paste(output, mask=output)
        return background_image
    
    # Если загружен фон
    if background:
        background_image = Image.open(background).resize(output.size)
        background_image.paste(output, mask=output)
        return background_image
    
    # Если ничего не выбрано, возвращаем изображение без фона
    return output

def count_objects(image):
    if image is None:
        return "Изображение не загружено."
    img = Image.open(image.name).convert("RGB")
    img_tensor = F.to_tensor(img).unsqueeze(0)
    with torch.no_grad():
        predictions = model(img_tensor)
    num_objects = len(predictions[0]['labels'])
    return f"Количество объектов на изображении: {num_objects}"

def convert_image(image, target_format):
    if image is None:
        return None
    img = Image.open(image.name)
    with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=f".{target_format.lower()}") as tmp_file:
        img.save(tmp_file, format=target_format)
        return tmp_file.name

def detect_language(text):
    try:
        return detect(text)
    except:
        return "en"

def respond(
    message,
    history: list[tuple[str, str]],
    system_message,
    max_tokens,
    temperature,
    top_p,
    file=None,
):
    if file is not None:
        file_type = file.name.split(".")[-1].lower()
        if file_type == "pdf":
            file_info = process_pdf(file)
        elif file_type in ["jpg", "jpeg", "png", "bmp", "gif"]:
            file_info = process_image(file)
        elif file_type in ["mp4", "avi", "mov"]:
            file_info = process_video(file)
        elif file_type in ["mp3", "wav", "ogg"]:
            file_info = process_audio(file)
        elif file_type == "txt":
            file_info = process_txt(file)
        else:
            file_info = "Неизвестный тип файла"
        message += f"\n[Пользователь загрузил файл: {file.name}]\n{file_info}"

    language = detect_language(message)
    if language == "ru":
        system_message = "Вы дружелюбный чат-бот, который понимает русский язык."
    else:
        system_message = "You are a friendly chatbot."

    messages = [{"role": "system", "content": system_message}]
    for val in history:
        if val[0]:
            messages.append({"role": "user", "content": val[0]})
        if val[1]:
            messages.append({"role": "assistant", "content": val[1]})

    messages.append({"role": "user", "content": message})

    response = ""
    for message in client.chat_completion(
        messages,
        max_tokens=max_tokens,
        stream=True,
        temperature=temperature,
        top_p=top_p,
    ):
        token = message.choices[0].delta.content
        response += token
        yield response

def reset_chat():
    return []

def analyze_txt(file):
    if file is None:
        return "**Ошибка:** Ты не загрузил текстовый файл, а значит я не буду анализировать пустой файл."
    text = process_txt(file)
    return f"Содержимое файла:\n{text}"

def resize_image(image, width: int, height: int):
    if image is None:
        return None
    img = Image.open(image.name)
    resized_img = img.resize((width, height))
    with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".jpg") as tmp_file:
        resized_img.save(tmp_file.name)
        return tmp_file.name

def translate_text(text: str, target_language: str):
    translator = Translator()
    try:
        translation = translator.translate(text, dest=target_language)
        return translation.text
    except Exception as e:
        return f"Ошибка перевода: {str(e)}"

# Создание интерфейса
with gr.Blocks() as demo:
    # Заголовок с изображением и значками
    gr.HTML("""
    <div style="text-align: center;">
        <img src="https://huggingface.co/spaces/Felguk/Felguk-v0/resolve/main/hd_crop_4c480c6a2c7e176289b0dfcb64a30603_67753ddec8355.png" alt="Felguk Logo" style="width: 300px;">
        <div style="margin-top: 10px;">
            <a href="https://github.com/Redcorehash">
                <img src="https://img.shields.io/badge/GitHub-Repo-blue?style=for-the-badge&logo=github" alt="GitHub">
            </a>
            <a href="https://huggingface.co/felguk">
                <img src="https://img.shields.io/badge/Hugging%20Face-Profile-yellow?style=for-the-badge&logo=huggingface" alt="Hugging Face">
            </a>
        </div>
    </div>
    """)

    # Felguk News
    gr.Markdown("""
    ## Felguk News
    **Последнее обновление:** 2023-10-25  
    - Добавлена поддержка новых форматов файлов.  
    - Улучшена производительность обработки изображений.  
    - Исправлены ошибки в переводе текста.  
    """)

    gr.Markdown("Чат-бот Felguk v0. Отвечает на том же языке, на котором вы написали. Задавайте вопросы и загружайте файлы (PDF, изображения, видео, аудио, txt)!")

    # Кнопка "Новый чат"
    with gr.Row():
        new_chat_button = gr.Button("Новый чат", variant="secondary")

    # Felguk Tools: Отдельные инструменты
    with gr.Tabs():
        # Вкладка Txt Analyzer
        with gr.Tab("Анализатор текста"):
            gr.Markdown("## Анализатор текста")
            txt_file = gr.File(label="Загрузите txt файл", file_types=[".txt"])
            txt_output = gr.Textbox(label="Содержимое файла", interactive=False)
            analyze_button = gr.Button("Анализировать")
            analyze_button.click(fn=analyze_txt, inputs=txt_file, outputs=txt_output)

        # Вкладка Remove Background
        with gr.Tab("Удаление фона"):
            gr.Markdown("## Удаление фона с изображения")
            image_input = gr.Image(label="Загрузите изображение", type="pil")
            background_input = gr.Image(label="Загрузите фон (опционально)", type="pil")
            background_color_input = gr.ColorPicker(label="Выберите цвет фона (опционально)")
            remove_bg_button = gr.Button("Удалить фон")
            image_output = gr.Image(label="Результат (без фона)", type="pil")
            remove_bg_button.click(
                fn=remove_background,
                inputs=[image_input, background_input, background_color_input],
                outputs=image_output
            )

        # Вкладка Numage
        with gr.Tab("Numage"):
            gr.Markdown("## Numage: Подсчет объектов на изображении")
            numage_input = gr.File(label="Загрузите изображение", file_types=["image"])
            numage_output = gr.Textbox(label="Результат", interactive=False)
            numage_button = gr.Button("Определить количество объектов")
            numage_button.click(fn=count_objects, inputs=numage_input, outputs=numage_output)

        # Вкладка ConverjerIMG
        with gr.Tab("Конвертер изображений"):
            gr.Markdown("## Конвертер изображений")
            img_input = gr.File(label="Загрузите изображение", file_types=["image"])
            img_format = gr.Dropdown(
                choices=["JPEG", "PNG", "BMP", "GIF", "TIFF"],
                label="Выберите формат для конвертации",
                value="JPEG"
            )
            img_output = gr.File(label="Результат конвертации")
            convert_button = gr.Button("Конвертировать")
            convert_button.click(fn=convert_image, inputs=[img_input, img_format], outputs=img_output)

        # Вкладка Felguk-ImageResizer
        with gr.Tab("Felguk-ImageResizer"):
            gr.Markdown("## Felguk-ImageResizer: Изменение размера изображения")
            image_input = gr.File(label="Загрузите изображение", file_types=["image"])
            width_input = gr.Number(label="Ширина", value=300)
            height_input = gr.Number(label="Высота", value=300)
            resize_button = gr.Button("Изменить размер")
            resized_image_output = gr.Image(label="Результат", type="filepath")
            resize_button.click(fn=resize_image, inputs=[image_input, width_input, height_input], outputs=resized_image_output)

        # Вкладка Felguk-TextTranslator
        with gr.Tab("Felguk-TextTranslator"):
            gr.Markdown("## Felguk-TextTranslator: Перевод текста")
            text_input = gr.Textbox(label="Введите текст для перевода", lines=5)
            target_language_input = gr.Dropdown(
                choices=["en", "ru", "es", "fr", "de"],
                label="Выберите язык перевода",
                value="en"
            )
            translate_button = gr.Button("Перевести")
            translated_text_output = gr.Textbox(label="Результат", interactive=False)
            translate_button.click(fn=translate_text, inputs=[text_input, target_language_input], outputs=translated_text_output)

    # Интерфейс чата
    chat_interface = gr.ChatInterface(
        respond,
        additional_inputs=[
            gr.Textbox(value="You are a friendly Chatbot.", label="System message"),
            gr.Slider(minimum=1, maximum=2048, value=512, step=1, label="Max new tokens"),
            gr.Slider(minimum=0.1, maximum=4.0, value=0.7, step=0.1, label="Temperature"),
            gr.Slider(
                minimum=0.1,
                maximum=1.0,
                value=0.95,
                step=0.05,
                label="Top-p (nucleus sampling)",
            ),
            gr.File(label="Загрузите файл (опционально)"),
        ],
    )

    # Привязка кнопки "Новый чат" к функции сброса истории
    new_chat_button.click(fn=reset_chat, outputs=chat_interface.chatbot)

# Запуск интерфейса
if __name__ == "__main__":
    demo.launch()